Programa do Curso

Introdução ao ChatGPT para Ciência de Dados e Análise

  • O que é o ChatGPT e como ele funciona?
  • Visão geral do papel do ChatGPT na ciência de dados e análise.

Exploração de Dados com ChatGPT

  • Aproveitando o ChatGPT para análise exploratória de dados.
  • Fazendo perguntas em linguagem natural ao ChatGPT para insights de dados.
  • Auxiliando na limpeza e pré-processamento de dados com o ChatGPT.

Gerando Insights com ChatGPT

  • Usando o ChatGPT para identificar padrões e tendências nos dados.
  • Aproveitando o ChatGPT para engenharia de características e seleção.
  • Auxiliando na geração e teste de hipóteses com o ChatGPT.

ChatGPT para Modelagem Preditiva

  • Incorporando o ChatGPT em fluxos de trabalho de modelagem preditiva.
  • Gerando previsões e projeções com o ChatGPT.
  • Auxiliando na seleção e avaliação de modelos usando o ChatGPT.

ChatGPT para Processamento de Linguagem Natural (PLN)

  • Utilizando o ChatGPT para análise de texto e análise de sentimento.
  • Extração de informações significativas de dados de texto não estruturados.
  • Incorporando o ChatGPT em pipelines e aplicações de PLN.

Melhores Práticas para ChatGPT na Ciência de Dados e Análise

  • Ajustando o ChatGPT para tarefas específicas de ciência de dados.
  • Abordando questões de viés e equidade em análises assistidas por IA.
  • Monitorando e avaliando o desempenho e os resultados do ChatGPT.

Uso Ético do ChatGPT na Ciência de Dados e Análise

  • Garantindo o uso responsável e transparente da IA em ciência de dados.
  • Mitigando riscos e desafios éticos associados ao ChatGPT.
  • Entendendo as considerações éticas na implementação de modelos de IA alimentados pelo ChatGPT.

Tendências Futuras e Desenvolvimentos

  • Explorando avanços no ChatGPT e na ciência de dados.
  • Implicações da IA para o futuro da análise de dados.
  • Oportunidades para inovação e crescimento com o ChatGPT na ciência de dados e análise.

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Experiência básica com computadores
  • Familiaridade com conceitos e ferramentas de ciência de dados

Público-Alvo

  • Cientistas de dados
  • Analistas de dados
  • Analistas de negócios
  • Engenheiros de dados
 14 Horas

Declaração de Clientes (1)

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